一种工厂用大数据管理系统的制作方法

本发明涉及一种管理系统，具体涉及一种基于云平台的工厂用的大数据管理系统。

背景技术：

在工厂厂区内，每天出入厂区的工人车辆众多，目前多通过门禁系统、车辆监控系统对其进出时间进行监测，但是缺乏细致的针对性管理，导致对于员工的考勤机加班时间没有统一管控，如出现个别员工超时加班等无法及时被管理人员监控到，容易出现问题。再有针对进出厂区或者车间、仓库等的物料或者货物，没有针对性地比较监测，管控性差，容易出现管理漏洞，给工厂带来经济损失或者生产问题。

总的来说，现有工厂中缺乏一套针对工厂生产特性的管理系统。

技术实现要素：

本发明的目的是要提供一种工厂用大数据管理系统，能够管控进出厂区的人员、车辆及货物，保证厂区内的进出料可靠性，同时实现对于员工工作时长的有效管控，保证生产工作的正常进行。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

本发明提供了一种工厂用大数据管理系统，包括：

人员监控单元，用于检查厂区员工入口、车间入口的人员出入信息，记录员工进出车间时间并进行人脸识别，并上传至云服务器然后匹配云服务器中的员工数据进行对比，并且将对比数据进行存储以供管理人员查阅；

车辆监控单元，用于检查识别厂区车辆入口、出货区的车辆信息，并且在厂区车辆入口、出货区分别配置有车辆称重仪，用于记录每一车辆的车辆信息和重量、并且上传至云服务器；

仓储监控单元，用于监测仓库中的物料出料信息，并将物料出料信息上传至云服务器；和

云服务器，用于存储员工信息、厂区车辆信息以及物料进料信息，同时接收所述人员监控单元、车辆监控单元以及仓储监控单元所返回的数据，作为监控分析的数据基础。

对于上述技术方案，发明人还有进一步的优化措施。

进一步地，所述云服务器中根据所述人员监控单元所返回的员工的对比数据，人脸识别并比较后入发现人脸与员工信息不对应则高亮显示并记录在云服务器中，同时记录每一员工进出车间的时间。

更进一步地，云服务器中通过比较每一员工进出车间的时间记录员工的工作时间，计算得出员工每天的加班时间占上班时间的加班时间比，在云服务器中配置时间阈值比，比较上述加班时间比与时间阈值比，如大于时间阈值比则云服务器记录，并在员工下次进入车间时向其发出告警并提示注意加班时间。

进一步地，所述时间阈值比为20%~30%。

进一步地，车辆监控单元所识别的每一车辆的车辆信息包括车型和车牌，并且通过摄像头拍取车辆照片存储至云服务器，同时比较车辆的进出厂区车辆入口和/或出货区的重量，进行比较记录或发出告警提示。

更进一步地，云服务器中将车辆的车型配置为小型客车和运输用的货车，比较小客车的进出厂区车辆入口时的重量如重量发生变化大于设定重量阈值则发出告警，同时提醒安保人员对车辆进行检查，对于货车则云服务器记录货车出入厂区车辆入口和出货区前后的重量并且记录数据永久有效。

更进一步地，所述云服务器比较货车从出货区开出时的车辆重量和出厂区时的车辆重量，如果重量不一致则发出告警，同时提醒安保人员对车辆进行检查。

进一步地，在车间中配置有进料监控单元，从仓储监控单元取出的物料经进料监控单元检测物料进料信息并上传至云服务器，云服务器将所述物料进料信息与仓储监控单元中得到的物料出料信息进行比较，如不一致则发出告警并记录在云服务器中供管理人员进行备查。

与现有技术相比较，本发明的优点在于：

本发明的工厂用大数据管理系统，能够综合针对车辆、员工等进行识别，并且进行针对性地信息监控，诸如车辆进入厂区的前后重量、员工进出车间的时间、员工的信息比对等，实现对于厂区内物料的精细化管控，实现对于工厂内保密性的提高，便于管理人员进行人员的集中管控和反向调查，杜绝员工盗取商业秘密的可能。

针对物料进出仓库和车间，实现统一的出入料的监控，提高物料流转的一条龙监管，便于一体化管理。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一个实施例的工厂用大数据管理系统的结构框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本实施例描述了一种工厂用大数据管理系统，如图1所示，包括：

人员监控单元，用于检查厂区员工入口、车间入口的人员出入信息，记录员工进出车间时间并进行人脸识别，并上传至云服务器然后匹配云服务器中的员工数据进行对比，并且将对比数据进行存储以供管理人员查阅；

车辆监控单元，用于检查识别厂区车辆入口、出货区的车辆信息，并且在厂区车辆入口、出货区分别配置有车辆称重仪，用于记录每一车辆的车辆信息和重量、并且上传至云服务器；

仓储监控单元，用于监测仓库中的物料出料信息，并将物料出料信息上传至云服务器；和

云服务器，用于存储员工信息、厂区车辆信息以及物料进料信息，同时接收所述人员监控单元、车辆监控单元以及仓储监控单元所返回的数据，作为监控分析的数据基础。

云服务器终端中的数据都可以直接通过与其网络连接的计算机终端，进行查阅，同时也可以进行信息的录入，便于进行比较的各种阈值参数的设定，比如说车辆重量的变化阈值、员工加班的时间阈值等等。当然，还可设定相应计算机终端的权限，便于进行用户的管理。

本实施例的工厂用大数据管理系统，能够综合针对车辆、员工等进行识别，并且进行针对性地信息监控，诸如车辆进入厂区的前后重量、员工进出车间的时间、员工的信息比对等，实现对于厂区内物料的精细化管控，实现对于工厂内保密性的提高，便于管理人员进行人员的集中管控和反向调查，杜绝员工盗取商业秘密的可能。

在进行人员监控时，所述云服务器中根据所述人员监控单元所返回的员工的对比数据，人脸识别并比较后入发现人脸与员工信息不对应则高亮显示并记录在云服务器中，这是为了防止员工错拿考勤卡或者代刷卡，同时记录每一员工进出车间的时间。车间作为员工的工作场所，进出车间的时间记录下来能够记载到工人的有效工作时间，再结合进出厂区的时间，就能够计算得出每个工人的有效工作时间，也就能够体现出员工的工作效率，便于管理人员进行员工管理。

再有就是，今年随着员工加班时间的相关政策，需要对员工的加班时长进行控制。具体说来，云服务器中通过比较每一员工进出车间的时间记录员工的工作时间，计算得出员工每天的加班时间占上班时间的加班时间比，在云服务器中配置时间阈值比，比较上述加班时间比与时间阈值比，如大于时间阈值比则云服务器记录，并在员工下次进入车间时向其发出告警并提示注意加班时间，本实施例中所设定的所述时间阈值比为25%。

而在对于车辆的管控上，我们首先可将车辆归结为两大类，一类是员工和访客的小型客车，另一类是运送货物的货车等，针对这两类车的特点，本实施例具有不同的管理。

首先，车辆监控单元所识别的每一车辆的车辆信息包括车型和车牌，并且通过摄像头拍取车辆照片存储至云服务器，同时比较车辆的进出厂区车辆入口和/或出货区的重量，进行比较记录或发出告警提示。

而在云服务器中将车辆的车型配置为小型客车和运输用的货车，比较小客车的进出厂区车辆入口时的重量如重量发生变化大于设定重量阈值则发出告警，同时提醒安保人员对车辆进行检查，对于货车则云服务器记录货车出入厂区车辆入口和出货区前后的重量并且记录数据永久有效。这是为了保证厂区内例如失窃或者货品被带出，或者其他安全可能的发生，便于进行人员及货物的管理。

而针对货车，所述云服务器比较货车从出货区开出时的车辆重量和出厂区时的车辆重量，如果重量不一致则发出告警，同时提醒安保人员对车辆进行检查。因为通常而言，货车从进入厂区大门然后进入出货区的重量应该是一致的，相对应地从出货区出来和准备从厂区大门出去其重量也应该是一致的，如出现偏差，则通知安保人员进行具体情况的甄别，防止失窃、货物遗失或者其他安全状况的发生。针对上述情况，也可设定重量阈值，当前后差别较大时，才发出报警，这样的话就能够避免误报警的发生。

另外，在车间中配置有进料监控单元，这是对应于仓储监控单元来设置的，从仓储监控单元取出的物料经进料监控单元检测物料进料信息并上传至云服务器，云服务器将所述物料进料信息与仓储监控单元中得到的物料出料信息进行比较，如不一致则发出告警并记录在云服务器中供管理人员进行备查。这样的话，针对物料进出仓库和车间，就能够实现统一的出入料的监控，提高物料流转的一条龙监管，便于一体化管理，防止物料遗失情况的发生。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。